机器学习——隐马尔可夫模型

七月算法-12月机器学习--第十七次课笔记-隐马尔科夫模型HMM 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 隐马尔科夫模型 三个部分:概率计算,参数估计,模型预测 1,HMM定义 HMM由初始概率分布π.状态转移概率分布A以及观测概率分布B确定. Eg:以中文分词为例子 隐状态为="2",是不是终止字,是/否?(Y/N)即是不是最后一个字. A矩阵:第一个:当前是终止字,下一个也是终止字的概率 B是当前的隐状态是终止词,

概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型.它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的变表是变量间的概率相关关系.根据边的性质不同,可以将概率图模型分为两类:一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网:另一类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网. 隐马尔科夫模型(简称HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网,是一种著名的有向图模型,主要用于时间序数据建模,在语音识别,自然语言处理,生物信息,模式识别中有着广泛的应用,虽

理论部分转载自:http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 手动计算例子转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_953f8a550100zh35.html 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直

高温天气与行为概率 夏季是一年最热的时候,气温普遍偏高,一般把日最高气温达到35℃以上的天气叫作高温天气,但是一般情况下高温天气分为两类.  (1)干热型高温.一般是指气温较高.太阳辐射强而且空气的湿度较小的高温天气.  (2)闷热型高温.一般是指水汽丰富,但是气温相对而言并不算太高,给人感受闷热.  小张在不同类型下的高温天气下会有不同的行为,但是归纳起来为主要为散步.垂钓.看书三类,分别在干热型高温和闷热型高温下对应行为的概率见下表.  假设干热型高温和闷热型高温之间会进行相互转变,每天可能

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它

关于隐马尔科夫模型,这是知乎上得赞最多的回答,感觉非常有趣,特转载于下,方便时时回顾. 作者:Nong Bloody 链接:http://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33561657 来源:知乎 1. 赌场风云(背景介绍) 最近一个赌场的老板发现生意不畅,于是派出手下去赌场张望.经探子回报,有位大叔在赌场中总能赢到钱,玩得一手好骰子,几乎是战无不胜.而且每次玩骰子的时候周围都有几个保镖站在身边,让人不明就里,只能看到每次开局,骰子飞出,沉稳落地.

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考 虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状